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AI 科研动态

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2,350 条收录动态，更新于 06:26

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10月26日

星期一，3 条

  1. 让 AI 坐上同行评审的席位

    原文正文未能加载，仅标题显示讨论让 AI 参与同行评审。由于缺少正文内容，无法确认涉及的具体工具、机构、证据阶段或样本数据。

    Nature · Publishing 主题证据待确认未入选重要性 0
  2. 政策与诚信

    英国启动1.65亿英镑国家AI生物安全计划，Google DeepMind 将参与合作

    英国启动总额1.65亿英镑的国家AI生物安全计划（National AI Biosecurity Initiative），其中1亿英镑用于建设 AI Biosecurity Lab（AIBL），目标是利用英国科研力量与最新AI检测生物威胁、防范新出现的风险。Google DeepMind 的 Pushmeet Kohli 表示该机构将作为合作伙伴支持这一实验室，并称生命科学进入变革期，研究者、政府与产业需共同加强生物防御并负责任地引导这些新能力。相关数字与定位来自其引用的 @KanishkaNarayan 推文。

    引用Kanishka Narayan MP@KanishkaNarayan

    2/7 We're launching a £165m National AI Biosecurity Initiative, including £100m for a world-first AI Biosecurity Lab. This will harness British scientific expertise and latest AI to detect biological threats and protect people from emerging risks. As with our @AISecurityInst, I want the new AIBL to lead the world in capability.

    Pushmeet Kohli官方文件未入选重要性 55

10月25日

星期日，3 条

10月26日

星期一，24 条
  1. 工具与产品同行评审、出版与诚信

    Springer Nature 与 Google DeepMind 合作开发 AI 同行评审助手

    Springer Nature 与 Google DeepMind 宣布合作，共同设计一款 AI 同行评审助手，帮助审稿人更高效地阅读稿件、分析大量文本、图表和图片，并标出可能需要重点关注的部分，以便把时间留给需要专业科学判断的问题。

    入选理由出版商与模型方联合披露 AI 审稿助手的任务边界、测试阶段和私有部署方式，可供关注同行评审流程改造的从业者参考。

    Springer Nature官方可用产品重要性 62

  2. Vaibhav 将在柏林举办 DevDay Exchange

    很期待很快在柏林 DevDay Exchange 招待大家 🍻

    引用Vaibhav (VB) Srivastav@reach_vb

    good morning, Berlin!

    Vaibhav (VB) Srivastav证据待确认未入选重要性 8
  3. 科学发现

    DEEPSEA 评测大模型东南亚语言能力

    大语言模型对东南亚语言的理解程度如何？今天上午 10:30，欢迎到 #EMNLP2026 Google 展台（#D5）参加 Shubham Mittal 的现场演示，了解 DEEPSEA——一个用于评估大语言模型在 12 种东南亚语言上表现的基准。阅读论文：https://arxiv.org/pdf/2610.26155v1

    Google Research预印本未入选重要性 25

  4. Robbyant具身智能挑战赛资格赛今日截止

    最后召集。⏳ 首届 Robbyant 具身智能挑战赛的资格赛提交将于今日（10月26日）23:59（GMT+8）截止。 请完成上传并再次确认你的提交状态，以确保成功接收。我们期待你的创意作品。 在此提交参赛作品 →https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/532514 #EmbodiedAI #Robotics #LingBot

    Robbyant证据待确认未入选重要性 12
  6. 实践与观点

    评论：神经启发 AI 论文绝对数量上升，仍构成可观足迹

    针对 Renato Duarte 对神经科学与 AI 引用模式的分析，有评论指出 AI 主要受神经科学抽象概念启发，而非具体神经机制。2015 年后引用神经科学的 AI 论文比例偏低甚至下滑，但神经启发 AI 论文的绝对数量仍在上升，构成可观足迹。评论认为，在 2022 年后这轮 AI 热潮中，如何分配研究时间仍是 NeuroAI 交叉领域的核心问题。

    The Transmitter证据待确认未入选重要性 22
  7. 元研究资助与评价

    评论：引用图可能低估神经科学对 AI 的影响

    针对 Renato Duarte 的引用分析，有评论指出引用图只能记录思想谱系的最后几次交接，无法衡量神经科学对 AI 的深层影响。作者以 transformer 可追溯至 RNN 及神经科学中的循环回路观点为例，并引用 Robert Merton 的“obliteration by incorporation”概念说明基础性思想一旦成为常识便从引用记录中消失。

    The Transmitter证据待确认未入选重要性 22

  10. Google DeepMind 谈自主AI智能体的正向对齐

    正向对齐如何让自主 AI 智能体锚定核心价值观，而非依赖脆弱的评分规则？今天上午 9:00，欢迎参加 @GoogleDeepMind 研究员 Verena Rieser 在 @emnlpmeeting 的产业主题演讲，之后可前往 #EMNLP2026 Google 展台（D5）与我们的团队交流。

    Google Research证据待确认未入选重要性 12

  12. 阿里Wan3.0魔法少女动画演示

    👀👀

    引用錆たまご@Sabitamago

    Wan3.0で魔法少女。
以前の続き？複数人戦は久しぶりかも🫠
#TapNow @TapNow_AI

    Wan证据待确认未入选重要性 0
  13. 实践与观点

    全国多所财经高校布局"AI+财经"，首都经济贸易大学智能经济研究院升级"融创智谷"平台

    首都经济贸易大学智能经济研究院正升级"融创智谷"平台，该平台是统筹全校算力、共享数据资源的"算力—算法—数据"一体化底座，面向人才培养、科学研究和智库服务三类场景开放。各学院可开发自己的垂类大模型和智能体，为不同专业配备"智能助手"。中央财经大学、上海财经大学等多所财经高校也在加快学科调整和平台建设，探索"AI+财经"新路径。

    IT之家证据待确认未入选重要性 28

  16. 推文称“护城河不存在”

    很少有人知道这一点 @jack：不存在护城河

    引用jack@jack

    there is no moat

    lauren证据待确认未入选重要性 0
  18. 实践与观点选题与假设

    Sebastian Raschka 开放推理模型构建视频课

    Sebastian Raschka 开放「Build a Reasoning Model (From Scratch)」配套完整编程课，共 11 小时视频，从预训练小 Qwen3 0.6B 起步，用 Python/PyTorch 手写 verifier、推理时扩展、GRPO 版 RLVR 与蒸馏。

    引用Sebastian Raschka@rasbt

    The complete reasoning-from-scratch video series is now up (and linked) here: https://magazine.sebastianraschka.com/p/building-reasoning-models (Taking a short break but will be back with LLM model and research updates in November!)

    meng shao可用产品未入选重要性 45
  21. 科学发现

    Greg Brockman 转发评论：OpenAI 数学论文在技术上超出人类想象但可被理解

    Greg Brockman 在 X 上引用 @scottnarmstrong 的评论并摘出其中一句，称 OpenAI 这篇论文在技术层面令人难以置信，可能超出人类能想到的范围，但并未超出人类理解。被引评论认为该构造与凸积分关系更大，其用流体不稳定性让流动自身产生振荡、由 Reynolds 应力形成坍缩光滑涡旋的做法在文献中无先例，并称已有多个 PDE 专家组大致理解该论文，预计很快会有解读。该评论同时批评称这一结果并不令人意外的说法站不住脚。

    引用Scott Armstrong@scottnarmstrong

    Since I'm now blocked by bluey from replying to this thread, I answer here by quote tweet the openAI construction has more to do with convex integration than anything else. In convex integration, the oscillations are typically built by hand and the iteration procedure creates wild weak solutions. The non-uniqueness construction of Albritton–Brué–Colombo used an unstable vortex to split solutions apart. The Córdoba–Martínez-Zoroa singularities amplify vorticity across scales by strain. In the openAI paper, a fluid instability is clever made so that the flow itself generates the oscillations: they grow by drawing energy from the background shear. The Reynolds stress then becomes the force that creates the collapsing smooth vortex. Using a physical instability to create the stress in this way has no precedent, and it is what produces a smooth force rather than a merely rough one. Some on these ideas are in the literature (e.g. Leibovich-Stewartson 1983) but the way they are combined is definitely insane and definitely nowhere in the literature previously. I also don't know of anyone suggesting that convex integration would play a role in the creation of a blow-up solution like this. On a technical level, the paper is unbelievable, maybe beyond what a human could have come up with but not beyond human understanding: there are several different groups of pde experts working on understanding it who say that they more or less understand now. I expect digestions soon td;lr: anyone saying that this OAI result is unsurprising is bullshitting sorry!

    Greg Brockman二手报道未入选重要性 65

  22. 用户吐槽Grok机器人最烦人之处

    周日 @bot 反馈帖。 Grok 机器人现在最让人烦的是什么？实话实说，尽管狠一点。

    Larsen Cundric证据待确认未入选重要性 8